Читать онлайн ИИ бесплатно
Введение
Язык, на котором мир пишет себя заново
Разговор на кухне
Представьте: вы сидите на кухне, варите кофе, и вам приходит сообщение. Не от человека – от программы. Она пишет так, будто думает. Отвечает на вопросы, которые вы ещё не успели задать. Предлагает решения, о которых вы не подозревали. И в какой-то момент вы ловите себя на мысли: «А что, если это и правда мышление?»
Этот момент наступил для миллионов людей в 2022 году, когда ChatGPT стал доступен всем. Но история началась не тогда. И не с волшебства.
Началась она с простого наблюдения: если обучить программу угадывать следующее слово в предложении, она начинает делать вещи, которые выглядят как понимание. Это не мистика. Это математика, статистика и невероятное количество текста. Но результат кажется магией.
Эта книга – о том, как работает эта магия. Без жаргона, который скрывает суть. Без упрощений, которые искажают правду. С точностью инженера и языком человека.
Почему «угадывать следующее слово» оказалось сильнее всех теорий о разуме
Десятилетиями учёные пытались построить искусственный интеллект, моделируя человеческое мышление. Создавали логические системы, которые рассуждают как философы. Программировали правила, как юристы пишут законы. Строили базы знаний, словно составляли энциклопедии.
Всё это работало плохо. Потому что мышление – не набор правил. Это паттерны. Закономерности в хаосе. И в какой-то момент исследователи поняли: не нужно учить компьютер думать. Нужно дать ему столько примеров, чтобы он научился находить закономерности сам.
Так появились нейронные сети. А потом – языковые модели. Программы, которые читали весь доступный текст в интернете и учились одной простой вещи: какое слово обычно идёт после этих слов.
Звучит примитивно. И это правда примитивно. Но масштаб делает своё дело. Когда модель видит триллионы примеров, она начинает замечать не просто частоту слов. Она замечает контекст. Намерения. Структуру аргументов. Стиль письма. Логические связи.
Она не «понимает» в человеческом смысле. Но она предсказывает так хорошо, что разница перестаёт быть важной для практики. В 2023 году эти модели сдают экзамены в университеты, пишут код, анализируют контракты и ведут переговоры. И делают это не потому, что умеют думать. А потому, что научились угадывать.
От кухонного разговора до лаборатории: что вы найдёте в этой книге
Эта книга устроена как путешествие. От того момента, когда вы впервые столкнулись с умной программой и удивились, – до понимания, как она работает изнутри. И дальше – до момента, когда вы сможете собрать свою систему и использовать её для реальных задач.
Часть первая: История долгой мечты. Мы пройдём путь от первых логических машин 1950-х до современных трансформеров. Вы узнаете, почему перцептроны провалились, как возродились нейросети, что такое обучение с подкреплением и откуда взялась идея attention – механизма внимания, который изменил всё. Это не хронология для галочки. Это карта идей, которые привели нас сюда.
Часть вторая: Под капотом. Как устроены современные языковые модели – GPT, Claude, LLaMA. Что происходит, когда вы нажимаете Enter и отправляете запрос. Как токены превращаются в числа, числа – в паттерны, а паттерны – в осмысленные ответы. Вы поймёте, почему модель иногда «галлюцинирует», что такое temperature и top-p, и почему один и тот же запрос даёт разные результаты.
Часть третья: Агенты и системы. Модель сама по себе – это только начало. Настоящая сила появляется, когда вы даёте ей инструменты: доступ к базам данных, API, возможность запускать код. Так рождаются агенты – системы, которые не просто отвечают, но действуют. Мы разберём, как они устроены, где их границы и почему они всё ещё не заменят программистов (но сильно изменят их работу).
Часть четвёртая: Практика. Как говорить с моделью, чтобы получать то, что вам нужно. Какие промпты работают, а какие – нет. Как собрать простую систему на базе API, запустить локальную модель, настроить retrieval-augmented generation (RAG) для работы с вашими документами. Это не просто инструкции. Это понимание принципов, с которыми вы сможете адаптировать решения под свои задачи.
Часть пятая: Ограничения и польза. Где ИИ помогает, а где мешает. Что он может прямо сейчас, а что – только обещает. Как измерить пользу в минутах и деньгах, а не в хайпе и слайдах. Эта часть для тех, кто принимает решения: внедрять или нет, вкладываться или подождать.
И в каждой части – «карманы глубины». Небольшие секции для тех, кто хочет больше деталей: математику трансформеров, технические нюансы fine-tuning, сравнение архитектур. Их можно пропустить при первом чтении и вернуться позже.
Для кого эта книга
Для всех, кто хочет понять, а не просто пользоваться.
Если вы никогда не программировали, но хотите понять, как работает технология, которая меняет мир, – эта книга для вас. Она не требует технического бэкграунда. Всё объясняется через примеры и аналогии.
Если вы разработчик, который уже использует API OpenAI или Anthropic, но хочет понять, что происходит под капотом, – эта книга даст вам ту модель, которой не хватает в документации. Вы поймёте, почему одни подходы работают, а другие – нет.
Если вы исследователь или инженер ML, который уже читал все paper'ы, но хочет увидеть общую картину без формул, – эта книга покажет ландшафт. Куда двигается область, какие идеи победили и почему, что осталось за кадром.
Если вы руководитель, который решает, стоит ли инвестировать в ИИ, – эта книга даст вам язык для разговора с командой и понимание реальных возможностей технологии. Без обещаний AGI через два года и без «ИИ решит все проблемы».
Правила игры
У этой книги есть несколько принципов, которым я следую от первой до последней страницы:
Точность без жаргона. Я не упрощаю ради красивости. Но я объясняю каждый термин, когда он появляется впервые. Если вы встретите слово, которое не понимаете, – это моя ошибка, а не ваша.
Факты, а не хайп. Искусственный интеллект не захватит мир в ближайшие годы. Но он уже меняет работу миллионов людей. Я пишу о том, что есть, а не о том, что обещают стартапы в питч-деках.
Инструменты, а не заклинания. Промпт-инжиниринг – это не магия. Это понимание того, как модель работает, и умение формулировать задачу так, чтобы она могла её решить. Я покажу принципы, а не готовые формулы.
Польза, измеряемая в часах и деньгах. Если технология экономит время или снижает затраты – это хорошо. Если нет – возможно, вы используете её не там. Или она пока не готова. Я помогу понять разницу.
Как читать эту книгу
Вы можете читать последовательно – от истории к практике. Или выбирать главы по интересу:
Хотите понять, как это вообще работает? Начните с Главы 1 («Угадывать следующее слово») и Главы 3 («Под капотом»).
Нужно быстро начать использовать? Переходите сразу к Главе 5 («Как говорить с моделью») и Главе 6 («Собрать свою систему»).
Интересует контекст и эволюция идей? Глава 2 («История долгой мечты») покажет, как мы пришли к трансформерам.
Принимаете решение об инвестициях? Глава 7 («Ограничения и возможности») и Глава 8 («Измеряемая польза») дадут вам основу для оценки.
И помните: «карманы глубины» всегда можно пропустить. Они нужны тем, кто хочет больше деталей. Но понимание общей картины не требует их изучения.
Почему именно сейчас
Мы живём в редкий момент истории. Технология, которая десятилетиями существовала в лабораториях, стала доступна каждому. Любой человек с доступом в интернет может запустить языковую модель, которая ещё три года назад была достижением топовых исследовательских центров.
Это не просто ещё один инструмент. Это новый способ работы с информацией. Новый интерфейс между человеком и знанием. И те, кто поймёт, как он устроен, получат преимущество не на месяцы – на годы.
Потому что мир пишет себя заново. На языке, который сочетает данные, вероятности и паттерны. И эта книга – ваш переводчик.
Добро пожаловать в путешествие.
Глава 1
Угадывать следующее слово
В 2017 году группа исследователей из Google опубликовала статью с незапоминающимся названием «Attention Is All You Need». Восемь страниц математики, диаграмм и таблиц. Никакого пафоса. Никаких обещаний изменить мир.
Но эта статья изменила всё.
Она описывала новую архитектуру нейронной сети – трансформер. Механизм, который позволял обучать модели на огромных объёмах текста быстрее и эффективнее, чем раньше. И самое главное – делать это с одной простой целью: научить программу предсказывать следующее слово.
Звучит скучно. Выглядит как техническая деталь. Но именно эта деталь породила ChatGPT, Claude, GPT-4 и всю современную революцию в ИИ.
Потому что угадывать следующее слово оказалось сложнее, чем кажется. И в этой сложности скрыта вся суть.
Что значит «угадать следующее слово»
Возьмём предложение: «Кот сидел на…»
Какое слово идёт дальше?
Ваш мозг мгновенно подсказывает варианты: крыше, окне, стуле, заборе. Может быть, даже конкретное место, если вы помните контекст из детской книжки. Вы не думаете об этом сознательно. Просто знаете.
Откуда это знание?
Из опыта. Вы читали тысячи предложений, где кот сидел где-то. Видели картинки. Слышали истории. И ваш мозг запомнил закономерности: после «кот сидел на» обычно идёт существительное в предложном падеже, означающее место. Не любое место – то, где коты реально сидят. Не «на асфальте» (хотя могут), а скорее «на окне» или «на крыше».
Языковая модель делает то же самое. Только её опыт – это не личная жизнь, а миллиарды предложений из интернета. Она видела «кот сидел на» столько раз, что может вычислить вероятность каждого следующего слова.
Это не поиск в базе данных. Модель не хранит все предложения, которые видела. Она хранит паттерны – сжатые закономерности о том, какие слова с какими сочетаются, в каком контексте, в какой последовательности.
И когда вы даёте ей начало предложения, она вычисляет распределение вероятностей над всеми возможными следующими словами. Затем выбирает одно – с учётом температуры и других параметров, о которых поговорим позже.
Потом предсказывает следующее слово. И ещё одно. И так далее, пока не создаст целый ответ.
Почему это работает не только для котов
Предсказывать следующее слово в «Кот сидел на крыше» – просто. Но что насчёт чего-то сложного?
«Если процентная ставка ФРС вырастет на 0.25%, то влияние на рынок облигаций будет…»
Здесь уже не просто грамматика. Здесь нужно понимать экономику, причинно-следственные связи, текущий контекст рынка. Нужно знать, что процентные ставки обратно коррелированы с ценами облигаций.
И языковая модель это «знает». Не потому, что кто-то запрограммировал в неё правила экономики. А потому, что она видела миллионы текстов, где обсуждались процентные ставки и облигации. Она видела паттерны: какие слова идут после каких, когда речь идёт о монетарной политике.
Она не понимает в человеческом смысле. Но её предсказания основаны на таком количестве данных, что они отражают реальные связи в мире. Потому что язык – это не случайные символы. Это сжатое отражение знания.
Когда люди пишут о том, что процентные ставки влияют на облигации, они используют определённые слова в определённом порядке. И модель улавливает этот порядок.
Это не магия. Это статистика на стероидах. Но масштаб превращает количество в качество.
Что модель видит, когда видит текст
Представьте, что вы никогда не видели слова. Только последовательности символов. Вам дали миллион книг, и вы должны найти закономерности.
Сначала вы заметите, что определённые символы часто идут вместе: «the», «and», «is». Потом – что эти группы повторяются в разных контекстах, но с разными соседями.
Потом заметите, что некоторые группы всегда идут в начале предложения. Другие – после определённых слов. Третьи – меняют форму в зависимости от контекста (cat – cats, run – ran).